Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

Обзор Mastra

Mastra — это фреймворк TypeScript с открытым исходным кодом, предназначенный для создания, развертывания и наблюдения за AI агентами и конвейерами Retrieval-Augmented Generation (RAG).

shipped 23 июл. 2026 г.paid
Domain rating76Monthly visits6.1K/mo
Mastra — product screenshot

Почему это важно

1Фреймворк TypeScript с открытым исходным кодом для разработки AI агентов.
2Включает примитивы для агентов, инструментов, рабочих процессов и памяти.
3Имеет встроенные функции наблюдаемости для метрик, логов и трассировок.
4Предлагает Mastra Studio для совместной работы, оценки и итераций.

О Mastra

Платформы
Web, Node.js
Целевая аудитория
Developers building AI-powered applications

Тарифные планы

Free
Free

Руководство

Damien
Alex
API DocsGitHubOpen Source

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Mastra?

Mastra — это инструмент для разработки AI агентов, созданный Дэмиеном и Алексом, который позволяет разработчикам и AI инженерам создавать, развертывать и наблюдать за AI агентами и конвейерами RAG. Он предоставляет среду, ориентированную на TypeScript, с примитивами для агентов, инструментов, рабочих процессов и памяти, сосредоточенную на быстрой итерации и RAG-native возможностях.

Mastra — это фреймворк TypeScript с открытым исходным кодом и облачная платформа, предназначенная для создания, наблюдения и оркестровки AI агентов и приложений на базе AI. Он предоставляет полный набор инструментов для разработчиков для создания интеллектуальных агентов, которые могут рассуждать, запоминать и действовать для решения сложных задач. Платформа включает фреймворк для создания агентов и рабочих процессов, а также функции наблюдаемости для метрик, логов и трассировок. Он также предлагает Mastra Studio для совместной работы, оценки и итераций в разработке AI агентов. Mastra получила лицензию Apache 2.0 9 июля 2025 года.

features

Ключевые особенности Mastra

Mastra предоставляет полный набор функций для разработки и управления AI агентами и приложениями, подчеркивая подход, ориентированный на TypeScript, и интегрированную наблюдаемость.

  • Фреймворк TypeScript с открытым исходным кодом для создания AI агентов и устойчивых многошаговых рабочих процессов.
  • Примитивы для Agents, Tools, Workflows и Memory, обеспечивающие интеллектуальное принятие решений и сохранение контекста.
  • Встроенные инструменты Observability для трассировки, логирования и метрик для мониторинга поведения агентов, производительности и использования токенов.
  • Mastra Studio для визуальной отладки, совместной работы, оценки и итераций в разработке AI агентов.
  • RAG-native возможности для интеграции механизмов извлечения знаний в агентов и приложения.
  • Варианты облачного развертывания для агентов и приложений через Mastra Cloud.
  • Agent Builder для создания настраиваемых рабочих процессов и оркестровки сложных AI процессов.
  • Поддержка маршрутизации моделей с учетом токенов, версионированных наборов данных на базе MongoDB и аутентификации Okta SSO с RBAC.

use cases

Кому следует использовать Mastra?

Mastra в первую очередь предназначен для разработчиков, AI инженеров и TypeScript разработчиков, которым требуется надежный фреймворк для создания и развертывания приложений и агентов на базе AI. Он подходит как для прототипирования, так и для производственных сред, особенно для команд, работающих в стеке JavaScript/TypeScript.

  • Разработчики, создающие AI агентов и приложения на базе AI, включая разговорных агентов для поддержки клиентов или внутренних запросов.
  • AI инженеры, внедряющие системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) и оркеструющие сложные AI рабочие процессы.
  • TypeScript разработчики, ищущие нативную среду для создания предметно-ориентированных помощников для кодирования, юриспруденции, финансов или исследований.
  • Команды, автоматизирующие бизнес-процессы, такие как автоматизация поддержки, генерация CAD-диаграмм или генерация финансовых документов.

how to use

Как использовать Mastra

Чтобы начать использовать Mastra, разработчики обычно начинают с установки фреймворка с открытым исходным кодом, а затем используют его примитивы для определения агентов, инструментов и рабочих процессов. Mastra Studio помогает в отладке и итерации поведения агентов.

  • 1Установите фреймворк Mastra с открытым исходным кодом TypeScript через npm или yarn.
  • 2Определите AI агентов с использованием примитивов Mastra, указав их цели, инструменты и конфигурации памяти.
  • 3Интегрируйте внешние инструменты и API, которые агенты могут использовать для взаимодействия с системами и данными.
  • 4Создавайте устойчивые, графовые рабочие процессы для оркестровки многошаговых агентных процессов.
  • 5Используйте Mastra Studio для визуальной отладки, мониторинга трассировок, логов и метрик выполнения агентов.
  • 6Развертывайте агентов и приложения в производственных средах, потенциально используя Mastra Cloud для управляемых сервисов.

pricing

Цены и планы Mastra

Mastra работает по модели freemium, предлагая бесплатный уровень наряду с платными опциями для своей облачной платформы. Конкретные детали ценообразования для платных уровней доступны на официальной странице цен.

  • Бесплатно: Включает доступ к фреймворку с открытым исходным кодом и базовым функциям.

Pros

  • +TypeScript-native framework, eliminating Python overhead and type issues.
  • +Integrated observability and debugging tools within Mastra Studio, providing full decision traces.
  • +Simplified one-command deployment to serverless platforms like Vercel, Cloudflare Workers, or Netlify.
  • +Comprehensive, bundled components for workflows, memory management, and evaluation, reducing reliance on disparate libraries.
  • +Strong performance metrics, with reported faster agent setup and higher task completion rates compared to some alternatives.
  • +Open-source with an Apache 2.0 license, fostering wider adoption and contributions.

Cons

  • −The ecosystem is relatively young, with fewer third-party tutorials and community resources compared to more established Python frameworks.
  • −Potential for API changes prior to the 1.0 release may cause developer hesitation.
  • −Explicit API rate limits imposed by Mastra on its users for their deployed agents/workflows are not clearly specified, requiring users to implement their own rate limiting.

Политики

Страница цен

Посмотреть цены→

Похожие инструменты

Mastra против конкурентов

Mastra конкурирует с другими фреймворками и библиотеками, предназначенными для создания приложений на базе LLM, отличаясь своим подходом, ориентированным на TypeScript, интегрированной наблюдаемостью и специализированной студией.

1
LangChain.jsOn Stork

A comprehensive, modular framework for developing applications powered by language models, with extensive integrations and a large community.

LangChain.js offers a broader ecosystem and more integrations than Mastra, but its advanced observability and collaboration features (LangSmith) are a separate, paid service, whereas Mastra integrates observability directly into its open-source framework.

2
LlamaIndex.tsOn Stork

Primarily focused on data ingestion, indexing, and retrieval for RAG applications, making it highly optimized for working with custom data sources.

LlamaIndex.ts excels in RAG capabilities and data handling, which is a core part of Mastra, but it might require more manual integration for agent orchestration and comprehensive observability compared to Mastra's integrated approach.

3
HaystackOn Stork

A modular Python framework for building end-to-end LLM applications, with a strong emphasis on RAG and custom component creation.

Haystack provides a robust, modular framework for RAG and LLM applications, similar to Mastra's focus, but it is Python-based rather than TypeScript-first, which might require adopting a different development environment.

4
AutoGenOn Stork

Enables the development of multi-agent conversations where agents can converse with each other to solve complex tasks.

AutoGen focuses heavily on multi-agent collaboration and conversation, offering a powerful paradigm for complex tasks, but it is Python-based and might require more effort to integrate RAG pipelines and comprehensive observability compared to Mastra's integrated TypeScript framework.

Ещё на Stork

Похожие ИИ-инструменты

Другие инструменты этой категории, подобранные по общим тегам

Bid to UpNanoImageSaySorry.inNerdy — Workout Tracker (No LLM)Marketplace OperationsAfterMeeting
Посетить Mastra↗
Контакты
𝕏
X / Twitterx.com/@mastra
⌘
GitHubgithub.com/mastra-ai/mastra
💬
Discorddiscord.gg/BTYqqHKUrf